Банки внедряют данные технологии для улучшения уровня обслуживания клиентов. То есть ваши эмоции помогут банку предложить и продать той или иной финансовый продукт. Таким образом речь клиента обрабатывается, далее распознается эмоции. Анализ производится как на голосовом уровне, так и при переводе речи в текст.
В этой статье рассмотрим, как и зачем в банках применяются технологии распознавания эмоций клиентов: анализ тона голоса клиента при звонках, распознавании эмоций на видео, нейромаркетинговые исследования и т.п.
Содержание
Как это работает?
На рабочем месте менеджера устанавливается камера, которая производит запись клиента и менеджера. Данные поступают в нейросеть.
Нейросеть представляет собой комплекс из многочисленных процессоров, каждый из которых выполняет свою маленькую задачу в рамках одной большой. Отличительной особенностью нейросети является то, что она не программируется, а обучается, т.е. учится запоминать и распознавать те или иные признаки на основании уже совершенных попыток.
Обрабатываются компьютером и результаты отправляются руководителю. Так же система анализирует что сказал сотрудник банка, что ответил клиент, какие эмоции испытывал клиент, насколько продуктивно было обслуживание. Показывает быть ли клиент счастлив во время разговора.
Если клиент испытает положительные эмоции, в таком случае ему можно продать больше. Далее на основе этих исследований происходит обучение персонала, что позволяет в дальнейшем поднять уровень продаж.
Происходит индивидуальный подход: каким-то сотрудникам требуется поработать над речью, кому-то необходимо научиться делать офсейл или кросс-сейл.
Если клиент недоволен обслуживанием или условиями договора, его нельзя отпускать. Руководитель или менеджер должен приложить все усилия для того чтобы клиент остался доволен. Именно для этого и проводят нейромаркетинговые исследования.
Так же эта технология применяется и при обращениях в колл-центры. Система распознают тон менеджера, считает паузы в разговоре, общее время обслуживания клиента. Далее данные поступают менеджеру и на основе этих данных производится работа над ошибками.
Читайте также: Игорный бизнес ежегодно приносит больше дохода, чем индустрия кино, музыки и спорта вместе взятыеРейтинг: ВКЛАДЫ
Позволяет проработать нестандартные ситуации. Когда клиент пришел с плохим настроение и агрессивно настроен к работнику, на протяжении всего общения интонация не улучшается. В такой ситуации на помощь сотруднику может прийти руководитель и постараться исправить ситуацию.
Так же эта технология позволяет получить обратную связь. Таким образом пропадает потребность в анкетирование, опросах и звонках для выявления проблем в обслуживании.
Стоить отметить, что данные технологи позволяют не только повышать сервис, но распознавать мошенников с помощью технологии компьютерного зрения.
Какие банки используют данные технологии?
Данные технологии запустили такие компании как Росбанк, Альфабанк, Сбербанк.
Сбербанк, например, уже с 2015 года использует технологию распознавания эмоций клиента, чтобы повысить качество обслуживания. Система должна определить, с какими эмоциями клиент пришел в банк, был ли он доволен, когда разговаривал с сотрудником банка и с какими эмоциями он в итоге ушел.
Крупнейший банк России давно стремиться стать передовым в сфере применения финансовых технологии и, в частности, ИИ (искуственного интеллекта) в своей деятельности. Чтобы упростить работы своих разработчиков и дата-сайентистов, Сбербанк недавно разработал собственную модель машинного обучения Auto ML, которая будет создавать другие модели.
Росбанк использует технологию разработанную компанией Neurodata Lab и использует ее только для контакт-центра.
В Росбанке наедятся, что данные технологии позволят вывести сервис на новый уровень. При успешном проведении проекта, банк планирует внедрить данную технологию непосредственно в своих отделениях.
АльфаБанк использует собственную разработку, которая анализирует действия клиентов. Алгоритм ставит собственную оценку по итогам обслуживания. Технология на данный момент тестируется.
Банк “Восточный” применяет технологию распознавания клиентов по голосу. Анализ голоса и эмоций похожи с анализом, который проводит нейросеть. Но точность подлинность эмоций намного ниже.
Читайте также: ЦБ ожидает структурный профицит ликвидности в конце 2019 г на уровне 1,9-2,6 трлн руб
Важно! Без согласия клиента запрещено производить съемку, так как данные используются в коммерческих целях. Банк заранее должен предупредить клиента о проведении видеонаблюдения.
ОНЛАЙН КУРС за $30 : Макроэкономика, банки и финансовый рынок